STUDIU. Interpretarea rezultatelor EKG cu ajutorul algoritmilor bazați pe inteligență artificială facilitează detectarea precoce a cazurilor de cardiomiopatie hipertrofică obstructivă
Un studiu publicat în Jurnalul Colegiului American de Cardiologie demonstrează avantajele utilizării algoritmilor de inteligență artificială alături de electrocardiogramă, în diagnosticarea și ghidarea tratamentului pacienților cu cardiomiopatie hipertrofică. Două astfel de sisteme au fost testate, arătând o specificitate mai mare de 94% și o sensibilitate mai mare de 84%.
Implicațiile unor dispozitive de acest tip (AI-EKG) sunt cu atât mai semnificative cu cât au potențialul de a spori accesibilitatea la servicii medicale de înaltă calitate și la tratament. Tehnologia actuală ne permite realizarea electrocardiogramelor la distanță, indiferent de locul în care se află pacientul, fără a mai fi nevoie ca acesta să se programeze la o vizită medicală de rutină, să se deplaseze spre cabinetul medical. Sistemele AI-EKG au capacitatea de a veni în ajutorul medicului, permițând monitorizarea la distanță a progresiei cardiomiopatiei hipertrofice, precum și a răspunsului la tratament.
Acesta este primul studiu care arată că analiza AI a electrocardiogramelor poate fi folosită pentru monitorizarea parametrilor fiziologici și hemodinamici asociați acestei patologii. Sistemul AI-EKG poate extrage mult mai multe date din EKG, comparativ cu informația care poate fi obținută prin interpretarea clasică.
Studiul a analizat în paralel două sisteme AI-EKG, unul dezvoltat de către autorii cercetării la University of California San Francisco, iar cel de-al doilea construit la Mayo Clinic. Algoritmii de inteligență artificială au fost dezvoltați, antrenați și validați independent. Ambele sisteme au condus la rezultate notabile, în ceea ce privește acuratețea și precizia detectării cardiomiopatiei hipertrofice obstructive.
„Deși cardiomiopatia hipertrofică este asociată cu o morbiditate semnificativă și reprezintă principala cauză de deces subit la adolescenți, depistarea inițială a acestei afecțiuni rămâne dificilă. Chiar dacă ecocardiograma este o metodă importantă de diagnostic pentru HCM, EKG-ul este mult mai accesibil” – afirmă autorul studiului Dr. Geoffrey H. Tison, cardiolog la University of California San Francisco.
Algoritmii de inteligență artificială au fost testați pe electrocardiograme provenind din studiul clinic de fază 2 PIONEER-OLE, o cercetare care studiază utilizarea tratamentului cu Mavacamten la adulții cu cardiomiopatie hipertrofică obstructivă simptomatică. Pacienții de la care proveneau EKG-urile aveau în medie vârsta de 58 ani, mai mult de jumătate fiind bărbați.
În momentul identificării semnelor specifice cardiomiopatiei hipertrofice din EKG-uri cu 12 deviații s-au obținut următoarele rezultate:
- Algoritm AI dezvoltat de către UCSF, sensibilitate: 84,6%, specificitate: 96,3%.
- Algoritm AI dezvoltat de către Mayo Clinic, sensibilitate: 92,3%, specificitate: 94,1%.
Evoluția tehnologică, principal pilon în facilitarea accesului la servicii medicale
Studiul descris anterior reprezintă o nouă dovadă conform căreia instrumentele digitale folosite în medicină au potențialul de a adresa inegalitățile în ceea ce privește accesul la servicii medicale de înaltă calitate și la tratament. În același timp, aceleași soluții digitale au capacitatea de a interveni în scăderea costurilor asociate diverselor servicii medicale sau a activităților adiacente acestor servicii (ex: cheltuielile asociate navetei în cazul persoanelor care nu se află în apropierea unor centre medicale).
Tot în contextul sănătății cardiovasculare monitorizate eficient la distanță, oamenii de știință de la Mayo Clinic au dezvoltat un algoritm bazat pe inteligență artificială care poate depista cu mare acuratețe persoanele cu insuficiență cardiacă. Acesta folosește informații EKG înregistrate cu ajutorul ceasului inteligent Apple Watch, pe care ulterior le integrează cu dosarele electronice ale pacienților pentru a facilita interpretarea datelor. Un alt studiu prezentat în cadrul EuroEcho2021, congres științific al Societății Europene de Cardiologie, arată că utilizarea algoritmilor de învățare automată poate prezice cu mare acuratețe riscul de deces în rândul pacienților suspecți de boli cardiovasculare.
La începutul acestui an, a fost publicat un document de poziție în EP Europace, jurnal al Societății Europene de Cardiologie, care servește drept ghid practic pentru utilizarea dispozitivelor digitale în depistarea, monitorizarea și managementul aritmiilor.
Citește și:
- STUDIU. Un sistem de învățare bazat pe AI conduce la rezultate superioare în pregătirea studenților pentru dobândirea abilităților chirurgicale în medii simulate, comparativ cu instructajul unui expert
- STUDIU. Evaluarea caracterului malign al nodulilor pulmonari identificați la examinarea CT poate fi optimizată folosind un algoritm bazat pe inteligență artificială
- Explorarea istoricului medical al pacientului cu ajutorul instrumentelor digitale: cum poate fi integrată anamneza digitală în evaluarea clinică a pacientului?